5. 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치는 요인 분석 –서울시를 대상으로

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통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치는 요인 분석

-서울시를 대상으로

이경환¹, 고은정^2*

1공주대학교 건설환경공학부 도시·교통공학전공, ²서울대학교 공학연구원

Analysis of factors influencing the travel mode choice of bicycle

by trip purpose -a case study of Seoul

Kyunghwan Lee¹, Eunjeong Ko^2*

1Department of Urban & Transportation Engineering, Kongju National University

2Institute of Engineering Research, Seoul National University

요 약 본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료를 이용하여 통행목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명하는데 목적이 있으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 행정동별 자전거 통행비율 을 분석한 결과 지역별로 약 14.2%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 나이, 성별, 소득, 직업, 주거유형 등 다양한 개인특성변수들이 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치며, 통행 장소와 관련하여 공통적으로 주거지와 같은 행정동 내 시설을 이용할 경우 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타났다. 셋째, 근린환경특성을 나타내는 변수들 중에서 근린의 토지이용혼합도가 높고 범죄발생률이 낮을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 주 거, 업무, 상업시설의 용도 혼합과 함께 지역의 범죄안전성을 높이는 것이 통근 및 통학 목적의 자전거 이용을 활성화하 는데 중요한 역할을 한다고 생각된다. 또한 자전거 도로밀도와 지역의 경사도는 공통적으로 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자전거 통행을 활성화하기 위해서는 자전거도로 공급을 통해 자전거도로의 접근성을 높이고 지역의 경사도 등을 고려하여 자전거 기반시설의 입지를 결정할 필요가 있 다.

Abstract This study analyzed the bicycle traffic patterns and identified the influence factors for each traffic purpose using the household traffic conditions survey for Seoul. The results are summarized as follows. First, as a result of surveying the bicycle traffic ratios according to the administrative dongs, there was a difference of 14.2% by region. Second, various personal characteristic variables, such as age, gender, income, occupation, and housing type, affect the bicycle mode choice, and bicycle passage increases when using facilities in residential areas. Third, among the neighborhood environments, the bicycle traffic for commuting purposes appeared to increase more in the areas of higher land use mix and lower crime rates. In addition, the bicycle road density and the inclination of the area commonly affect bicycle travel for commuting, shopping, exercising, and leisure.

Keywords : Household Traffic Survey, Bicycle Traffic Patterns, Travel Mode Choice of Bicycle by Trip Purpose, Neighborhood Environment Characteristics, Random Intercept Logit Model

이 이 논문은 2016년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2016S1A5A8019526)

*Corresponding Author : Eunjeong Ko(Seoul National Univ.) email: [email protected]

Received August 5, 2020 Revised November 13, 2020 Accepted December 4, 2020 Published December 31, 2020

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1. 서론

최근 자동차 통행에 따른 교통체증과 환경오염, 미세 먼지, 신체활동 부족과 같은 다양한 사회문제가 가중됨에 따라 지속가능한 녹색교통수단인 자전거에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 실제 자전거는 보행에 비해 월등히 빠르고 다른 교통수단에 비해 점유면적이 적어 한정된 공간을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 장점이 있다[1].

또한 상대적으로 유지비용이 낮아 경제성이 높고 환경오 염 물질이 배출되지 않으며, 자전거 이용을 통해 현대인 에게 부족한 신체활동의 기회를 제공하기 때문에 자전거 는 환경오염과 에너지부족 문제를 해결하고 시민 건강을 증진할 수 있는 교통수단으로 주목받고 있다[2].

이미 많은 유럽 도시에서는 자전거 이용을 장려하기 위해 자전거 인프라를 확보하고, 인센티브를 제공하는 등 다양한 정책적인 지원이 이루어지고 있다. 국내에서도

‘자전거이용 활성화에 관한 법률’이 1995년 제정된 이후 많은 지자체들이 자전거 관련 인프라를 구축하고 공영자 전거 시스템을 도입하는 등 자전거 이용을 활성화하기 위해 다양한 정책적인 노력을 기울이고 있지만 자전거 수단분담률이 전반적으로 상당히 저조한 상황이며, 전국 자전거 수단분담률은 2010년 1.7%에서 2016년 1.6%로 오히려 감소한 것으로 나타나고 있다. 이에 대한 원인 중 하나는 자전거 관련 정책이 주로 공급적인 측면에 치우 쳐 있고 자전거 이용자의 통행행태를 반영하지 못하고 있기 때문이다[3]. 이에 따라 최근에는 자전거 이용자의 통행 행태에 초점을 둔 실증적인 연구들이 진행되고 있 으며, 점차 자전거 통행에 대한 정책적인 관심은 자전거 통행을 늘리기 위한 요소가 무엇인지 밝히는데 맞춰지고 있다.

도시 내 자동차 이용을 줄이고 자전거 이용을 늘리기 위한 노력은 서구사회에서도 나타나고 있다. 특히 관련 연구에서는 압축도시, 뉴어바니즘 이론에 대한 논의에서 출발하여 밀도, 토지이용혼합, 직주근접과 같은 근린의 토지이용 요소가 자전거 통행수단 선택에 어떤 영향을 미치는지 분석하는데 초점이 맞춰지고 있으며, 이를 통해 자전거 도로와 같은 자전거 기반시설과 함께 근린의 토 지이용특성이 자전거 이용에 영향을 미친다는 실증적인 결과들을 보여주고 있다[4]. 이와 관련하여 국내에서도 근린의 토지이용특성과 통행수단 선택의 상관관계를 분 석하는 연구들이 진행되고 있으나 많은 연구들이 대중교 통수단에 초점이 맞춰져 있을 뿐 자전거 통행수단 선택 영향요인을 분석한 연구는 많지 않다. 또한 자전거 통행

은 통행목적에 따라 통행행태와 영향요인이 다르게 나타 나기 때문에 각각의 통행 목적에 맞는 세분화된 정책 대 안이 마련되어야 하지만 이에 대한 이론적 논의와 구체 적인 연구결과는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 서울 시를 대상으로 가구통행실태조사 자료를 이용하여 통행 목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명 함으로써 자전거 이용 활성화를 위한 도시계획적 함의와 정책 방향을 제시하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1 선행연구 검토

자전거 통행은 자전거도로와 같은 자전거 기반시설 이 외에도 지역의 토지이용과 안전성, 지형 등과 같은 여러 가지 물리적 환경요인과 복합적인 상호작용에 의해 영향 을 받으며, 자전거 이용자의 사회경제적 특성 또한 자전 거 통행에 영향을 미치는 중요한 요인이 된다. 따라서 자 전거 통행에 어떤 요인이 영향을 미치는지 분석하기 위 해서는 개인의 사회경제적 특성과 함께 근린의 토지이용 특성, 자전거 기반시설, 교통 및 범죄안전성, 경사도 등을 종합적으로 고려하여 분석을 수행할 필요가 있다.

근린의 토지이용과 통행수단 선택의 관계에 대한 논의 는 80년대 후반부터 미국에서 뉴어바니즘 계획과 압축도 시 계획에 대한 논쟁이 활발하게 전개됨에 따라 주요한 관심사가 되어왔다. 특히 관련 이론에서는 고밀․복합화된 토지이용을 통해 도시 통행수요를 감소시키고 통행수단 선택에 있어서도 자동차보다는 대중교통이나 도보, 자전 거 등의 이용 가능성이 높아진다는 논리를 제공하였는데 이와 같은 논리가 맞다면 공공은 근린의 토지이용에 대 한 물리적인 제약을 가함으로써 자동차 통행에 따른 혼 잡, 대기오염 등 심각한 도시문제에 대한 해결책을 제공 할 수 있다는 측면에서 중요한 의미를 갖는다[4]. 이에 근 린환경이 해당 주민들의 통행수단 선택에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 하는 다양한 연구들이 진행되었으며 특히 최근에는 자전거 이용에 대한 관심이 높아짐에 따라 자전거 통행에 영향을 미치는 근린환경특 성을 실증적으로 분석하는 다양한 연구들이 진행되고 있 으며, 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

먼저 미국의 43개 도시를 대상으로 한 Dill and Carr(2003)의 연구에 의하면 자전거도로 등과 같은 자 전거 기반시설이 자전거 통근률에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 미네소타 지역을 대상으로 한 Krizek(2006)

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의 연구에서는 자전거도로가 거주지에서 400m 이내에 위치할 경우 자전거이용에 긍정적인 영향을 미치는 것으 로 나타났다[5,6]. 미국의 도시들을 대상으로 한 Plaut(2005)의 연구에서는 개인의 소득, 주택 및 자동차 소유 여부, 주거입지 등에 따라 자전거 통근률이 다르게 나타났다[7]. 또한 시애틀 지역을 대상으로 한 Moudon et al.(2005)의 연구에서는 식료품점, 음식점, 패스트푸 드점, 오피스, 병원 등의 접근성이 자전거 이용에 영향을 미치는 것으로 나타났다[8]. 또한 시애틀을 대상으로 한 Cheng et al(2017)의 연구에서는 지역의 토지이용혼합 도, 자전거 도로의 편의성, 안전성, 경사도, 자전거 시설 등이 자전거 이동 경로 선택에 영향을 미치는 것으로 나 타났다[9]. 한편 최근에는 유럽에서도 관련 연구들이 진 행되고 있는데, 스페인에 위치한 Vitoria-Gasteiz를 대 상으로 한 Begoña et al.(2016)의 연구에서는 라이프 스타일, 안전 및 편의, 자전거에 대한 인식, 자전거 통근 에 대한 주관적 규범, 이용자 개별 능력 등이 자전거 통 근에 영향을 미치는 것으로 나타났다[10]. 또한 영국을 대상으로 한 Rovert et al.(2019)의 연구에서는 토지이 용 혼합, 조경시설, 자전거 편의시설, 지역별 문화 등이 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다[11].

주로 미국을 중심으로 서구도시들에서 이루어진 위의 연구결과들을 종합해보면 자전거도로와 같은 자전거 기 반시설과 함께 근린의 토지이용이 자전거 이용에 영향을 미친다는 것이 주된 결론이다. 특히 Moudon et al.(2005) 등의 연구에서 밝힌 바와 같이 뉴어바니즘 이 론과 압축도시 이론에서 주장하는 고밀개발, 토지이용혼 합과 같은 도시계획 원칙들은 자전거이용에 긍정적인 영 향을 미치는 것으로 나타났다[8].

위의 연구들이 주로 미국을 중심으로 서구의 도시들을 대상으로 진행된 연구임에 비해 한국에서도 최근 들어 근린환경과 자전거이용의 상관관계를 실증적으로 분석한 연구들이 진행되고 있다. 먼저 서울시를 대상으로 한 김 용진 외(2008)의 연구에서는 가구당 주차면수, 자전거도 로 밀도, 자동차 보유가구 비율 등이 자전거 통근에 영향 을 미치는 것으로 나타났다[12]. 또한 국내 54개 중소도 시를 대상으로 한 이경환 외(2008)의 연구에서는 통근거 리가 짧고 직주균형비가 높을수록 자전거 통근통행이 많 으며 도로밀도, 간선도로율, 버스정류장 밀도 등이 자전 거 통근통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다[4]. 또한 창원시를 대상으로 한 원동혁‧이경환(2012)의 연구에서 는 직장 또는 학교까지의 거리, 자전거도로까지의 거리 등이 자전거 이용에 영향을 미치는 것으로 나타났으며,

Lee and Ko(2014)의 연구에서는 개인의 사회경제적 특 성, 통행시간, 통행거리와 함께 토지이용혼합, 자전거도 로 밀도가 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치며, 도착 지의 토지이용혼합, 자전거도로 밀도도 자전거 통행에 영 향을 미치는 것으로 나타났다[1,13]. 최근에는 서울시 공 공자전거 이용 데이터를 활용한 연구들도 진행되고 있는 데 사경은‧이수기(2018)의 연구에서는 공공자전거 대여 소 주변의 토지이용특성과 물리적환경특성 모두 공공자 전거 대여와 반납에 영향을 미치는 것으로 나타났다[2].

이상에서 살펴본 바와 같이 지금까지 근린환경특성과 자전거 통행수단 선택의 상관관계를 분석하는 다양한 연 구들이 진행되고 있다. 그러나 자전거 통행은 통행목적에 따라 통행행태가 서로 다르게 나타나고 영향요인 또한 다름에도 불구하고 서로 다른 목적을 갖는 자전거 통행 이 근린환경과 어떤 관계를 갖는지에 대한 연구는 미비 한 상황이라고 판단된다.

2.2 연구문제 설정

본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료 를 이용하여 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 문제들 을 설정하였다.

첫째, 서울시를 대상으로 지역주민들의 자전거 통행 패턴을 분석한다. 보다 구체적으로는 자전거 통행의 지역 별 차이를 분석함으로써 거주하는 지역에 따라 주민들의 자전거 통행 차이가 발생하는지 분석한다.

둘째, 개인의 사회경제적 특성과 함께 통행특성이 자 전거 통행에 미치는 영향을 분석한다. 이와 관련하여 기 존의 많은 연구들은 통행수단 선택에 있어 핵심적인 요 인은 통행자의 사회경제적 특성임을 밝히고 있다[4]. 즉 도시의 토지이용은 지역주민들의 통행패턴에 영향을 미 치지만 통행수단 선택은 기본적으로는 통행자의 나이, 성 별, 직업, 소득 등의 영향을 받게 된다[14]. 따라서 자전 거 통행에 영향을 미치는 개인의 사회경제적 특성을 분 석하는 과정은 본 연구의 중요한 부분을 차지한다. 또한 통행거리, 통행시간과 같은 통행특성은 통행수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요인에 해당한다. 이에 본 연구에 서는 개인의 사회경제적 특성과 함께 통행거리, 통행시간 이 자전거 통행수단 선택에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다.

셋째, 토지이용특성, 자전거 기반시설, 지역의 안전성, 경사도와 같은 근린환경특성이 구체적으로 어떤 성격의 자전거 통행에 영향을 미치는지 분석한다. 즉 통행 목적

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Category Variables Measurement Min Max Avg. S.D.

Independent Variable

Individual’s Socio-economic

Characteristics

Socio-economic Characteristics

Age Western age(years) 7 109 39.69 16.589

Gender Female=0, Male=1 0 1 0.55 0.497

Income (Monthly Income)

1 : under one million won 2 : 1~2 million won 3 : 2~3 million won 4 : 3~5 million won 5 : 5~10 million won 6 : over ten million won

1 6 3.45 1.219

Occupa tion

Professional

/Administrative Professional/Administrative=1,

Others=0 0 1 0.28 0.447

Sales/Service Sales/Service=1, Others=0 0 1 0.17 0.375 General laborer General laborer=1, Others=0 0 1 0.07 0.249

Student Student=1, Others=0 0 1 0.21 0.407

Housing type Apartment=1, Others=0 0 1 0.51 0.500

Travel

Characteristics Travel Place The place [dong] of the origin or destination is same to the area of

the residence=1, Others=0 0 1 0.150 0.357

Neighborhood Environment

Land Use

Residential Density Household / Area(Unit/ha) 0.63 186.60 58.283 32.809 Jon-housing Balance Mixing rate of housing and

business(Entropy Index) 0.005 0.999 0.447 0.234 Land use mix Mixing rate of housing,

commercial facility and

office(Simpson Index) 1.017 4.991 2.016 0.498

Bicycle Infrastructure

Bicycle Lane Density Length of Bicycle Lane(km)

÷ Administrative Area(Gu)

(km2) 0.11 3.22 0.912 0.789

Bicycle storage Density Number of Bicycle storage(km)

÷ Administrative Area(Gu)

(km2) 1.004 12.184 4.115 2.681

Safety

Pedestrian-vehicle

crashes Pedestrian-vehicle crashes per

thousand population 0.51 1.78 0.774 0.258 Crime Rate Number of crime per thousand

population 10.65 19.55 15.249 2.485 Degree of

Gradients

Proportion of area in which the gradient is

under 5%

Proportion of area in which the gradient is under 5%

÷ Administrative Area(Dong) 0.000 1.000 0.557 0.319

Dependent

Variable Bicycle Mode Choice

Commuting

The Use of Bicycle Compared to Vehicle or Public Transportation in

Commuting

Bicycle=1 Vehicle or Public

Transportation=0 0 1 0.138 0.345

Shopping

The Use of Bicycle Compared to Vehicle or Public Transportation in

Shopping

Exercising and Leisure

The Use of Bicycle Compared to Vehicle or Public Transportation in exercising and leisure

Table 1. Measurement Method and Descriptive Statistics of Variables 에 따라 자전거 통행을 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가

등으로 구분하였을 때, 서로 다른 목적의 자전거 통행과 근린환경이 구체적으로 어떤 상관관계를 갖는지 실증적 으로 분석한다.

3. 분석의 틀

3.1 조사대상 및 자료수집 방법

본 연구는 근린단위 환경특성에 대한 자료구축 등이 용이할 것으로 판단되어 서울시를 연구대상으로 하였다.

구체적으로는 2010년 가구통행실태조사 자료를 이용하 여 지역주민들의 자전거통행에 대한 자료를 구축하였는 데, 2010년 가구통행실태조사의 경우 서울시 424개 행 정동을 대상으로 조사가 이루어졌으며, 조사된 전체 통행 수는 611,550 통행(trip)이다.

통행목적별 자전거 통행수단 선택 영향요인 분석은 이 중에서 출발지 또는 도착지가 거주지인 경우로 연구범위

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를 한정하여 진행하였으며, 보행통행을 제외하고 분석을 수행하였다. 이를 통해 도출된 분석대상은 173,803명의 199,409개 통행(trip) 자료이며, 이 중에서 자전거통행 은 10,341개 통행(trip)으로 나타났다. 또한 근린의 물리 적 환경특성에 대한 데이터 구축을 위해 서울시 수치지 도와 2010년 서울시 통계연보, 2008년 서울시 건축물 과세대장, 서울지방경찰청 내부자료 등을 이용하였다.

3.2 각 영역별 측정 항목

각 변수의 구체적인 측정방법과 기술통계량은 Table 1과 같다. 먼저 개인의 사회경제적 특성을 나타내는 변수 로는 나이, 성별, 소득, 직업, 주거유형을 이용하였다. 이 중에서 직업은 직업분류표를 기준으로 전문직 및 사무직, 판매직 및 서비스직, 일반노무직, 학생, 기타 직업으로 구 분하였다. 이어서 개인 특성을 나타내는 변수 중 통행 특 성을 나타내는 변수로 통행 장소를 이용하였는데, 통행 장소는 주거지와 같은 행정동으로 통행하는 경우와 그렇 지 않은 경우를 나누어서 변수로 활용하였다.

근린환경특성을 나타내는 변수는 Plaut(2005), Moudon et al.(2005), Krizek(2006), 이경환 외 (2008), 원동혁‧이경환(2012), Lee and Ko(2014) 등의 연구를 참고하여 토지이용, 자전거 기반시설, 지역의 안 전성, 지역의 경사도로 구분하고 각 변수를 구성하였다 [1,4-8,13]. 토지이용특성으로는 주거밀도, 직주균형비, 토지이용혼합도를 이용하였으며, 구체적으로는 심슨 다 양성 지수와 엔트로피 지수를 이용하여 직주균형비와 토 지이용혼합도를 측정하였다. 자전거 기반시설로는 자전 거 도로밀도, 자전거 보관소 밀도를 이용하였다. 지역의 안전성을 나타내는 변수로는 차대사람 교통사고율과 범 죄발생률을 이용하였다. 지역의 경사도는 경사도 5%미 만 비율을 GIS 프로그램으로 계산하여 사용하였다. 종속 변수는 통행목적에 따라 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여 가로 구분하고 분석을 수행하였다.

3.3 분석 방법

본 연구에서는 자전거 통행에 영향을 미치는 독립변수 로 개인특성과 지역특성을 동시에 고려하기 위해 위계선 형모형을 이용하였다. 위계선형모형은 위계적으로 구조 화된 자료를 분석하기 위해 설계되어진 모형으로 자료가 위계적 구조를 가지고 있다는 것은 관측치가 모든 상하 위 단위에 포함되어 계량분석 시 각기 다른 모든 단위에 대한 차이를 통제할 필요가 있는 자료구조를 의미한다[15].

본 연구에서는 구체적으로는 임의절편모형을 이용하 였으며, 종속변수가 이항으로 구성되기 때문에 임의절편 로짓모형을 이용하였다. 실제 모형 측정을 위해서는 HLM 7.1 프로그램을 이용하였으며 최소 유의수준을 10%로 정하고 분석을 수행하였다.

4. 분석결과

4.1 자전거 통행의 지역별 차이 분석

서울시 행정동의 자전거 통행비율의 공간적 분포를 도 면화한 결과는 Fig. 1과 같다.

Fig. 1. Bicycle Mode Share of Residents at Dongs of Seoul

행정동별 자전거 통행비율을 살펴보면 대체적으로 송 파구, 강동구, 광진구, 강서구, 영등포구, 마포구 등에 위 치한 행정동 주민들의 자전거 통행비율이 높은 반면, 용 산구, 종로구, 중구 등에 위치한 행정동 주민들의 자전거 통행비율이 낮게 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면 자 전거 통행비율이 높은 행정동은 성수2가동, 삼전동, 자양 2동 등으로 나타났으며, 낮은 행정동은 무악동, 중림동, 북아현동 등으로 나타났다. 또한 자전거 통행비율은 행정 동별로 약 14.2%까지 큰 차이를 보이고 있다. 본 연구는 이와 같이 자전거 이용에 있어 지역별로 차이를 보이는 것이 일정 부분 근린환경의 영향을 받는다는 가설에서 출발한다. 이와 같은 가설을 검증하기 위해 본 연구에서 는 임의절편로짓모형을 이용하여 통행목적별 자전거 통 행수단 선택에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하 였다.

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4.2 통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치 는 요인

통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 요 인을 분석한 결과는 Table 2와 같다.

분석결과 개인특성 중에서는 나이, 성별, 소득, 직업, 통근 장소가 통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면 나이 가 많고 남자일수록 그리고 소득수준이 낮을수록 자전거 를 이용하여 통근 및 통학을 할 가능성이 높은 것으로 나 타났다. 또한 전문직 및 사무직 종사자의 경우 자전거 통 근 및 통학 확률이 낮고 학생들은 자전거 통근 및 통학 확률이 높은 것을 알 수 있다. 이어서 통근 장소의 경우 예상대로 주거지와 같은 행정동 내 직장이나 학교를 이 용하는 경우 자전거를 이용하여 통근 및 통학을 할 가능 성이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 자전거는 속성상 먼 거리를 이동하기 어렵기 때문에 나타나는 결과로 주 로 단거리 통근과 통학에서 자전거 통행이 많이 나타남 을 알 수 있다.

근린환경특성 중에서는 토지이용혼합도, 자전거도로 밀도, 범죄발생률, 지역의 경사도가 통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구 체적으로 살펴보면 토지이용혼합도가 높을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 많은 것으로 나타나는데, 근 린 단위에서 주거, 업무, 상업 등의 통행목적지를 혼합함 으로써 통행수요를 내부화하고 통근 및 통학과 연계한 다양한 통행 목적지를 제공함으로써 자전거 통근 및 통 학이 늘어나는 것으로 판단된다. 또한 자전거도로 밀도가 통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 중요 한 요인으로 나타나 자전거도로의 접근성이 자전거를 이 용한 통근 및 통학을 활성화시키는데 있어 중요한 계획 요소임을 확인할 수 있다. 이어서 지역의 범죄발생률이 높을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 줄어드는 것으로 나타나는데, 지역의 범죄위험성이 높을 경우 자전 거보다는 자동차를 이용할 가능성이 높아지기 때문에 자 전거 통근 및 통학 확률이 낮아지는 것으로 판단된다. 또 한 지역의 경사도가 통근 및 통학 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타나 경사가 심한 지역은 상대 적으로 통근 및 통학 목적의 자전거 이용이 적다는 것을 알 수 있다.

Coeff. S.E. Odd Ratio P-value Individual’s Socio-economic Characteristics Age 0.0149*** 0.0037 1.015012 <0.001 Gender 0.3519*** 0.0739 1.421766 <0.001 Income -0.1400*** 0.0316 0.869358 <0.001 Professional

/Administrative -0.5746*** 0.1350 0.56293 <0.001 Sales/Service -0.0261 0.1202 0.974238 0.828 General laborer 0.1769 0.1464 1.193512 0.227 Student 1.1702*** 0.1638 3.222637 <0.001 Housing type

(Apartment=1) -0.1224 0.0832 0.884794 0.142 Travel Characteristics

Travel Place 0.5854*** 0.0975 1.795709 <0.001 Neighborhood Environments

Residential Density -0.0034 0.0022 0.996606 0.119 Jon-housing

Balance 0.1621 0.2862 1.175978 0.571 Land use mix 0.1515* 0.0782 1.163578 0.053

Bicycle Lane

Density 0.5085** 0.1832 1.662795 0.012 Bicycle storage

Density 0.0753 0.0566 1.078208 0.199 Pedestrian-vehicle

crashes 0.4139 0.3517 1.512706 0.254 Crime Rate -0.0663** 0.0287 0.93585 0.032

Degree of

Gradients -0.0395*** 0.0081 0.96127 <0.001 Constant -2.9421*** 0.6287 0.052755 <0.001 *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01

Table 2. Factors affecting bicycle travel for commuting

4.3 쇼핑 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 요인 쇼핑 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 요인을 분 석한 결과는 Table 3과 같다.

분석결과 개인특성 중에서는 소득, 주거유형, 통행장 소가 쇼핑 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면 소득이 낮고, 단독 및 다세대 주택에 거주할수록 자전거를 이용하여 쇼핑을 할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 주거지와 같은 행정동 내 쇼핑시설을 이용하는 경우 자전거를 이용하여 쇼핑을 할 가능성이 높아지는 것으로 나타나 근린 내 쇼 핑에서 자전거 통행이 많이 나타남을 알 수 있다. 근린환 경특성 중에서는 자전거도로 밀도, 지역 경사도가 쇼핑 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이를 구체적으로 살펴보면 근린의 자전거도로 밀도가 높 고 지역의 경사도가 낮을수록 쇼핑 목적의 자전거 통행

(7)

이 늘어나는 것으로 나타나는데, 이를 통해 쇼핑 목적의 자전거 통행을 결정하는데 있어 자전거도로와 지역의 경 사가 중요한 요인임을 확인할 수 있다.

Coeff. S.E. Odd Ratio P-value Individual’s Socio-economic Characteristics

Age 0.0003 0.0090 1.0003 0.977

Gender 0.2856 0.2735 1.33056 0.297

Income -0.1778* 0.0919 0.83711 0.054 Professional

/Administrative -0.5160 0.3980 0.596903 0.195 Sales/Service -0.3368 0.3573 0.714052 0.346 General laborer 0.5571 0.6336 1.745603 0.380 Student 0.2459 0.5898 1.278772 0.677 Housing type

(Apartment=1) -0.6107** 0.2386 0.542971 0.011 Travel Characteristics

Travel Place 0.4453* 0.2321 1.560958 0.055 Neighborhood Environments

Balance 0.2125 0.5672 1.236766 0.708 Land use mix -0.4166 0.3381 0.659285 0.219

Bicycle Lane

Density 0.4561** 0.1988 1.577908 0.033 Bicycle storage

crashes 0.0912 0.4973 1.095488 0.724 Crime Rate -0.0125 0.0350 0.987578 0.856

Degree of

Gradients -0.1191*** 0.0235 0.887719 <0.001 Constant -0.2581 1.1654 0.772518 0.827 *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01

Table 3. Factors affecting bicycle travel for shopping

4.4 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치 는 요인

운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 요 인을 분석한 결과는 Table 4와 같다.

분석결과 개인특성 중에서는 성별, 소득, 직업, 주거유 형, 통근 장소가 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영 향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면 소득수준이 낮고 남성일수록 자전거를 이용하여 운동 및 여가 활동을 할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 전 문직 및 사무직에 종사하는 사람들의 경우 운동 및 여가 목적의 자전거 통행 확률이 낮으며, 주거지와 같은 행정

동 내 운동 및 여가시설을 이용하는 경우 자전거를 이용 할 가능성이 높아지는 것으로 나타났다.

Coeff. S.E. Odd Ratio P-value Individual’s Socio-economic Characteristics

Age 0.0016 0.0069 1.001601 0.821

Gender 0.9083*** 0.1935 2.480103 <0.001 Income -0.1453** 0.0706 0.864763 0.040 Professional

/Administrative -1.6146*** 0.4064 0.19897 <0.001 Sales/Service -0.0803 0.2895 0.922839 0.782 General laborer -0.2644 0.4755 0.767666 0.578 Student 0.5103 0.3687 1.665791 0.167 Housing type

(Apartment=1) -0.3880** 0.1854 0.678412 0.037 Travel Characteristics

Travel Place 0.7716*** 0.1940 2.163225 <0.001 Neighborhood Environments

Balance 0.2044 0.4541 1.226789 0.653 Land use mix -0.8121*** 0.2642 0.443925 0.002

Bicycle Lane

Density 0.4755* 0.2421 1.608818 0.064 Bicycle storage

crashes -0.1947 0.4759 0.823082 0.687 Crime Rate 0.0137 0.0322 1.013794 0.675

Degree of

Gradients -0.0591*** 0.0142 0.942613 <0.001 Constant -0.6532 0.9399 0.520378 0.495 *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01

Table 4. Factors affecting bicycle travel for exercising and leisure

근린환경특성 중에서는 자전거도로 밀도, 토지이용혼 합도, 지역의 경사도가 운동 및 여가 목적의 자전거 통행 에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살 펴보면 자전거도로 밀도가 높고 경사도가 낮을수록 운동 및 여가 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 는데, 이를 통해 자전거도로와 지역의 경사 수준이 운동 및 여가 목적의 자전거 통행을 결정하는 중요한 요인임 을 확인할 수 있다. 또한 토지이용혼합도가 높아질수록 운동 및 여가 목적의 자전거 통행은 낮아지는 것으로 나 타나는데, 토지이용혼합도가 높은 지역이 대부분 주거, 상업, 업무지역이 혼합된 지역임을 고려할 때, 이들 지역 에서 산책 및 운동 목적의 자전거 통행은 많이 나타나지

(8)

않으며, 주로 토지이용혼합도가 낮은 주거지역에서 산책 및 운동 목적의 자전거 통행이 많다는 것을 유추할 수 있다.

각 독립변수와 통행목적별 자전거 통행수단 선택의 상 관관계를 종합하여 정리하면 Table 5와 같다.

Commuting Shopping Exercising and leisure

Age +

Gender + +

Income ‑ ‑ ‑

Professional

/Administrative - ‑

Sales/Service General laborer

Student +

Housing type

(Apartment=1) ‑ ‑

Travel Place + + +

Residential Density Jon-housing Balance

Land use mix + -

Bicycle Lane Density + + +

Bicycle storage Density Pedestrian-vehicle crashes

Crime Rate ‑

Degree of Gradients ‑ ‑ ‑

Table 5. Correlation between independent variables and bicycle travel for each travel purpose

분석결과 소득, 통행장소, 자전거도로 밀도, 경사도 등 의 변수는 공통적으로 통행목적별 자전거 통행수단 선택 에 영향을 미치며, 영향요인의 방향성 또한 유사하게 나 타났다. 하지만 독립변수 중 토지이용혼합도는 통근 및 통학 목적의 자전거 통행과는 양의 상관관계를 갖는 반 면, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행과는 음의 상관관계 를 갖는 것으로 나타나 서로 다른 방향성을 갖는 것으로 분석되었다.

5. 결론

본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료 를 이용하여 통행목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명함으로써 자전거 이용 활성화를 위한 도 시계획적 함의와 정책 방향을 제시하는데 목적이 있으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 가구통행실태조사 자료를 활용하여 서울시 행정 동별 자전거 통행비율을 조사한 결과 지역별로 약 14.2%

의 차이를 보이는 것으로 나타나는데, 이와 같은 결과는 지역의 근린환경특성이 지역 주민들의 자전거 통행에 영 향을 미칠 수 있다는 가능성을 보여준다.

둘째, 개인의 사회경제적 특성과 함께 통행장소가 통 행목적별 자전거 통행수단 선택에 미치는 영향을 분석한 결과 3개 모형에서 공통적으로 다양한 개인특성변수들이 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이는 기존에 진행된 많은 연구들에서 언급한 바와 같이 자전거 통행수단 선택을 결정하는 핵심적인 요인은 개인 의 사회경제적 특성임을 보여준다. 또한 통행 장소와 관 련하여 공통적으로 주거지와 같은 행정동 내 시설을 이 용할 경우 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 단거 리 통행에서 자전거 통행이 가지는 가능성을 재확인할 수 있다. 따라서 자전거 이용을 활성화하기 위해서는 토 지이용 측면에서 주거지 내 자전거 통행을 유발하는 다 양한 시설들을 복합함으로써 자전거 이용을 유도할 필요 가 있다.

셋째, 지역의 근린환경특성을 나타내는 변수들 중에서 근린의 토지이용혼합도가 높을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나는데, 이와 같은 결과는 주거, 업무, 상업시설의 용도 혼합을 통해 통근 및 통학 목적의 자전거 이용이 활성화될 수 있음을 보여준 다. 따라서 통근 및 통학 목적의 자전거 이용을 활성화하 기 위해서는 토지이용혼합을 통해 자전거 통행을 유발할 수 있는 다양한 시설들을 근린 내에 배치하는 것이 바람 직하다. 하지만 토지이용혼합도가 높아질 경우 운동 및 여가 목적의 자전거 통행은 반대로 감소할 가능성이 있 기 때문에 지역특성에 따라 세심한 접근이 요구된다. 또 한 지역의 범죄발생률이 높을수록 통근 및 통학 목적으 로 자전거를 이용할 확률이 낮아지는 것으로 나타나 지 역의 범죄안전성을 높이는 것이 통근 및 통학 목적의 자 전거 이용을 활성화하는데 중요한 역할을 할 수 있다고 생각된다. 자전거도로 밀도와 지역의 경사도는 공통적으 로 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행 에 영향을 미치는 것으로 나타나는데, 이와 같은 결과는 자전거 도로의 접근성과 지역의 경사가 자전거 통행을 결정하는데 중요한 계획요소임을 보여준다. 따라서 자전 거도로 공급을 늘림으로써 자전거도로의 접근성을 높이 는 정책이 요구되며, 이 과정에서 지역의 경사도 등을 고 려하여 자전거 기반시설의 입지를 결정할 필요가 있다.

하지만 본 연구는 자료 구축 측면에서 한계를 갖는데,

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특히 가구통행실태조사의 경우 통행자 주소 데이터가 행 정동 단위로 제공되다 보니 자전거 통행에 영향을 미치 는 보다 구체화된 근린환경에 대한 분석은 수행하지 못 하였다. 따라서 추후 설문조사 등을 활용하여 통행자의 거주지를 중심으로 근린환경에 대한 보다 세밀한 데이터 를 구축하고 이를 토대로 자전거 통행수단 선택 영향요 인을 분석하는 연구가 추가적으로 진행될 필요가 있다.

본 연구는 그 동안 관련 연구가 많지 않은 자전거 통 행행태 및 영향요인을 분석한 연구로 특히 자전거 통행 행태를 통행목적별로 분석하고 그 영향요인을 규명함으 로써 자전거 이용 활성화를 위한 정책 방안을 제안하였 다는 측면에서 의미를 가진다. 향후 자전거 친화도시 조 성을 위한 방향 설정과 정책 수립 과정에 본 연구의 결과 물이 활용될 수 있기를 기대한다.

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이 경 환(Kyunghwan Lee) [정회원]

• 2000년 8월 : 서울대학교 건축학 과(공학사)

• 2003년 2월 : 서울대학교 도시설 계협동과정(공학석사)

• 2008년 2월 : 서울대학교 지구환 경시스템공학부 도시설계전공(공 학박사)

• 2009년 3월 ~ 현재 : 공주대학교 건설환경공학부 도시․교 통공학전공 교수

<관심분야>

도시계획 및 설계, 보행친화도시, 도시재생계획

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고 은 정(Eunjeong Ko) [정회원]

• 2005년 2월 : 서울대학교 지구환 경시스템공학부(공학사)